🚀 معرفی 4DNeX: نسل تازه‌ی مدل‌سازی 4 بعدی (تصویر → صحنه‌ی پویا)

🔹 پژوهشگران Zeng Tao, Jiawei Ren, Long Zhuo, Tianqi Liu, Zhaoxi Chen یک چارچوب نوین به نام 4DNeX ارائه داده‌اند؛ روشی feed-forward برای تولید نمایش‌های سه‌بعدی پویا (۴D) تنها از یک تصویر.

✨ ویژگی‌های کلیدی:

* استفاده از مدل دیفیوشن ویدئویی از پیش‌آموزش‌دیده.
* معرفی دیتاست جدید 4DNeX-10M.
* نمایش یکپارچه‌ی ویدئو در ۶ بُعد (RGB + XYZ).
* استراتژی‌های ساده مانند width-wise fusion و XYZ normalization.

⚡️ کارایی چشمگیر:

* تولید صحنه‌ی 4D تنها در ۱۵ دقیقه (درحالی‌که روش‌هایی مثل Free4D حدود ۶۰ دقیقه زمان می‌گیرند).
* دستیابی به ۹۷.۲٪ سازگاری و ۵۸.۳٪ پویایی در وظایف image-to-4D.

🌍 اهمیت:
این روش یک گام بزرگ در مدل‌سازی مولد ۴D است؛ راهکاری مقیاس‌پذیر و دسترس‌پذیر برای شبیه‌سازی تکامل پویای صحنه‌ها، که می‌تواند به عنوان پایه‌ای برای جهان‌های مجازی و مدل‌های شبیه‌سازی هوشمند عمل کند.

📖 جزئیات بیشتر: [arXiv](https://arxiv.org/abs/2508.13154) | [HuggingFace](https://huggingface.co/papers/2508.13154)

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #4D #دیفیوشن #GenerativeAI #ComputerVision #arXiv